将一维数组中的字符串转换为二维数组，每个字符作为单独的元素答案

【问题标题】：Convert string in 1d array to 2d array with each character as seperate element将一维数组中的字符串转换为二维数组，每个字符作为单独的元素
【发布时间】：2021-06-24 12:46:55
【问题描述】：

我有一个 pandas.core.series.Series 类型的数据，如下所示：

print(x)

0  'School'
1  'Boy'

我的目标是将其转换为（转换为 2d）之类的东西：

s1 = [ ['S']['c']['h']['o']['o']['l'],
       ['B']['o']['y']]

我尝试了各种类似 np.reshape() 的东西，但使用它们我只能做到：

[['School']
 ['Boy']]

我什至厌倦了for i in x: 然后转换为类型列表，然后np.reshape(len(i), 1) 将每个字符串转换为二维数组。但我无法将其转换为“s1”中的形式。

【问题讨论】：

标签： python arrays pandas numpy

【解决方案1】：

通过map() 尝试并列出理解：

x=x.map(lambda x:[[y] for y in list(x)]).astype(str).str.replace(', ','')

x的输出：

0    [['S']['c']['h']['o']['o']['l']]
1                   [['B']['o']['y']]
dtype: object

【讨论】：

请解释一下这个语句的作用。特别是“astype(str).str.replace(', ','')”部分代码。
@AvijitSingh x.map(lambda x:[[y] for y in list(x)]) 部分为我们提供了与其他答案一样的列表列表，然后我们通过astype() 方法将它们转换为字符串，最后将', ' 替换为'' 空字符

【解决方案2】：

目前我能找到的最好的

>>> df[0].str.extractall(r"(\w)").apply(list, axis=1).unstack().agg(lambda x: [i for i in x if pd.notnull(i)], axis=1)
0    [[S], [c], [h], [o], [o], [l]]
1                   [[B], [o], [y]]

【讨论】：

【解决方案3】：

在 str 上调用 list 会将其拆分为一个字符列表：

df = pd.DataFrame(data = ["School", "Boy"])
df[0] = df[0].map(lambda x : [list(char) for char in list(x)])

现在，df 是

                                0
0  [[S], [c], [h], [o], [o], [l]]
1                 [[B], [o], [y]]

如果您不想要数据框，而只想要问题中的list，您可以使用上述list(df[0])，或者

df = pd.DataFrame(data = ["School", "Boy"])
result = [[list(char) for char in list(x)] for x in df[0]]
# [[['S'], ['c'], ['h'], ['o'], ['o'], ['l']], [['B'], ['o'], ['y']]]

【讨论】：

【解决方案4】：

从

[['School']
 ['Boy']]

，基本解决方案：

a = [['School'],['Boy']]
empty_lists = [ [] for _ in range(len(a)) ]
for i, word  in enumerate(a):
  for char in word[0]:
    empty_lists[i].append(char)
print(empty_lists)

【讨论】：